Тинао реновация: ТиНАО Реновация пятиэтажек последние новости

Содержание

реновация | Портал Новая Москва nmao.ru

Новостная лента Новой Москвы. События, мероприятия, анонсы и другая полезная информация в различных сферах городской жизни ТиНАО…

13:33 16 декабря, 2022

По программе реновации в ТиНАО под заселение передано пять домов на 1612 квартир. (далее…)


10:52 31 октября, 2022

Сейчас в ТиНАО по программе реновации возводят три новостройки, еще шесть домов находятся в стадии проектирования.

(далее…)


19:22 3 октября, 2022

Согласован проект нового жилого комплекса, который построят в рамках реализации программы реновации в Щербинке.

(далее…)


19:16 30 сентября, 2022

Завершено строительство четырех жилых домов, которые станут частью нового квартала для переселения по программе реновации жителей поселения Десеновское.

(далее…)


17:50 2 сентября, 2022

1 сентября 2022 года в поселении «Мосрентген» состоялось торжественное открытие нового детского сада на 250 мест с бассейном.

(далее…)


18:16 31 августа, 2022

Завершено строительство детского сада на 250 мест в поселке Мосрентген Новомосковского административного округа.

(далее…)


18:27 23 августа, 2022

Завершено возведение двух жилых домов, которые станут частью нового квартала, построенного по программе реновации в поселении Десеновское.

(далее…)


16:47 23 августа, 2022

Мосгосстройнадзор выдал разрешение на строительство дорог и инженерных сетей в новом микрорайоне вблизи деревни Ватутинки поселения Десеновское, где строятся дома по программе реновации.

(далее…)


16:59 18 мая, 2022

Всего новые квартиры получат жители 250 домов, которые строятся на 14 площадках. С момента старта программы уже демонтировано 15 домов.

(далее…)


18:26 5 марта, 2022

Выдано разрешение на строительство четырех корпусов по программе реновации в составе комплексной жилой застройки в поселении Десеновское.

(далее…)


22:16 1 марта, 2022

По программе реновации утверждено 10 новых стартовых площадок, одна из них находится на территории Новой Москвы.

(далее…)


22:17 9 февраля, 2022

В рамках реализации программы реновации жилищного фонда столицы на кадастровый учет поставлен многоквартирный дом в поселении Рязановское.

(далее…)


20:25 27 января, 2022

Выдано разрешение на ввод в эксплуатацию жилого дома в ТиНАО Москвы в рамках программы реновации, сообщил председатель Мосгосстройнадзора Игорь Войстратенко.

(далее…)


14:31 19 ноября, 2021

До конца года в поселении Рязановское в ТиНАО планируется ввести в эксплуатацию жилой дом по программе реновации.

(далее…)


22:04 29 октября, 2021

В Троицке Новой Москвы стартует переселение более 500 жителей по программе реновации.

(далее…)


21:50 9 октября, 2021

Москомархитектурой одобрен проект стартового дома по программе реновации в поселке Знамя Октября в Новой Москве.

(далее…)



Страница 1 из 3 1 2 3 »

Волны московской реновации / Хабр

Доброго времени суток дорогие читатели хабра, 12 августа 2020 года были опубликованы этапы переезда по программе реновации (ознакомиться можно здесь) и мне стало интересно, а как это будет выглядеть, если эти этапы визуализировать. Тут нужно уточнить, что я никак ни связан с правительством Москвы, но являюсь счастливым обладателем квартиры в доме под реновацию, поэтому мне было интересно посмотреть, может даже с некоторой точностью предположить, куда возможно будет двигаться волна реновации в моём случае (а может быть и в вашем, если вас дорогой читатель это заинтересует). Конечно точного прогноза не получится, но хотя-бы можно будет увидеть картину под новым углом.

UPD 28 августа 2020
Получилась полная карта реновации с отмеченными на ней волнами реновации и стартовыми площадками.


Введение


Вкратце о программе реновации

Программа реновации была запущена Правительством Москвы в 2017 году. Благодаря ей 350 тысяч московских семей, то есть более миллиона человек, переедут в новые квартиры с отделкой комфорткласса.

Какие дома войдут в программу, решали сами жители. По итогам голосования в программу было включено 5174 дома.

Участники получат равнозначное жилье в своем районе… (далее можно прочитать здесь)

На основании приказа правительства Москвы от 12 августа 2020 г. № 45/182/ПР-335/20 (прочитать можно здесь) вся программа переселения рассчитана до 2032 года и должна будет пройти в три этапа (три волны):


  • первый этап 2020 — 2024гг., в него вошло 930 домов, страницы 3-29 в приказе
  • второй этап 2025 — 2028гг., в него вошло 1636 домов, страницы 30-76 в приказе
  • третий этап 2029 — 2032гг., в него вошло 1809 домов, страницы 77-128 в приказе
  • без определённого этапа (этапы должны будут определиться до конца 1 квартала 2021г.) — 688 домов, страницы 129-148 в приказе

Реализация

Исходный код залит на github и скачать его можно здесь.


  • В первой версии кода я использовал геокодер яндекса для определения точных координат домов, входящих в программу реновации. Добавить стартовые площадки через геокодер не удалось, не все координаты определились правильно.

Первая версия кода wave1.ipynb (obsolete)

Парсинг данных

Данные я взял из этого приказа, т.к. приказ — это pdf файл с таблицами, то я использовал библиотеку tabula для парсинга pdf файлов.

import pandas as pd
import numpy as np
import requests
from tabula import read_pdf
import json
import os

Первым делом я спарсил одну страницу из этих таблиц, чтобы посмотреть, как дальше чистить данные.

test = read_pdf('prikaz_grafikpereseleniya.pdf', pages='3', pandas_options={'header':None})
test.head()

0 1 2 3 4 5
0 No п/п АО Район NaN Адрес дома unom
1 1 ЦАО Басманный Бакунинская ул. , д.49 c.4 NaN 1316
2 2 ЦАО Басманный Бакунинская ул., д.77 c.3 NaN 1327
3 3 ЦАО Басманный Балакиревский пер., д.2/26 NaN 19328
4 4 ЦАО Басманный Госпитальный Вал ул., д.3 NaN 31354

Как видно из того, что получилось спарсить, чтобы очистить данные необходимо удалить лишние колонки и строчки, что и делает функция parse_pdf_table.

def parse_pdf_table(pages, pdf_file='prikaz_grafikpereseleniya.pdf'):
    df = read_pdf(pdf_file, pages=pages, pandas_options={'header':None})
    # удаляем не нужные строки
    df = df[~(df.iloc[:,0] == 'No п/п')]
    # оставляем только нужные колонки
    df = df.iloc[:,1:4]
    df.
  columns = ['AO', 'district', 'address']
    return df

Каждая волна находится в своём диапазоне страниц, парсим их и проверяем по документу, т.е. количество строк должно совпадать с тем, что есть в pdf файле. (Также сразу добавляем к данным номер волны, т.к. это пригодится в будущем)

wave_1 = parse_pdf_table('3-29') # 2020 - 2024
wave_1['wave'] = 1
wave_1.shape
(930, 4)
wave_2 = parse_pdf_table('30-76') # 2025 - 2028
wave_2['wave'] = 2
wave_2.shape
(1636, 4)
wave_3 = parse_pdf_table('77-128') # 2029 - 2032
wave_3['wave'] = 3
wave_3.shape
(1809, 4)
unknown = parse_pdf_table('129-148')
unknown['wave'] = 0
unknown.shape
(688, 4)

Обработка данных

Обрабатывать данные будем на пандасе (pandas), для этого соберём все волны в один датафрейм df.

df = pd.concat([wave_1, wave_2, wave_3, unknown], ignore_index=True)

Выделим своим цветом метки каждой волны.

df['marker-color'] = df['wave'].map({1:'#0ACF00',  # зеленый
                                     2:'#1142AA',  # синий
                                     3:'#FFFD00',  # жёлтый
                                     0:'#FD0006'}) # красный

Также подпишем каждую метку в зависимости от волны.

df['iconContent'] = df['wave'].map({1:'1',
                                    2:'2',
                                    3:'3',
                                    0:''})

В описание метки добавим адрес.

df['description'] = df['address']

Если не уточнить город — Москва, то по данным, полученным из геокодера получится, что реновация началась по всей стране, да что там, во всём мире. (Даёшь реновацию во всём мире! 🙂

def add_city(x):
    if x['AO'] == 'ЗелАО':
        return 'Зеленоград, ' + x['address']
    return 'Москва, ' + x['address']
df['address'] = df[['AO', 'address']].apply(add_city, axis=1)

Для определения координат каждого дома по адресу я использовал геокодер яндекса, что очень удобно, т. к. он бесплатный и на него есть очень хорошая документация. Если нужно будет пересчитать координаты, то не забудьте ввести свой ключ.

def geocoder(addr, key='введи свой ключ'):   
    url = 'https://geocode-maps.yandex.ru/1.x'
    params = {'format':'json', 'apikey': key, 'geocode': addr}
    response = requests.get(url, params=params)
    try:
        coordinates = response.json()["response"]["GeoObjectCollection"]["featureMember"][0]["GeoObject"]["Point"]["pos"]
        lon, lat = coordinates.split(' ')
    except:
        lon, lat = 0, 0
    return lon, lat
%%time
df['longitude'], df['latitude'] = zip(*df['address'].apply(geocoder))
CPU times: user 2min 11s, sys: 4.31 s, total: 2min 15s
Wall time: 15min 14s

Все координаты определились удачно (именно удачно, т.к. нет гарантий, что геокодер спарсил адрес так как нам нужно), другими словами он хотя-бы что-то вернул.

len(df[df['longitude'] == 0])
0

Сохраним полученные данные.

df. to_csv('waves.csv')
#df = pd.read_csv('waves.csv')

Формирование карты волн реновации

Для отображения полученных данных на карте я использовал формат GeoJSON.

def df_to_geojson(df, properties, lat='latitude', lon='longitude'):
    geojson = {'type':'FeatureCollection', 'features':[]}
    for _, row in df.iterrows():
        feature = {'type':'Feature',
                   'properties':{},
                   'geometry':{'type':'Point',
                               'coordinates':[]}}
        feature['geometry']['coordinates'] = [row[lon],row[lat]]
        for prop in properties:
            feature['properties'][prop] = row[prop]
        geojson['features'].append(feature)
    return geojson

Т.к. меток получилось очень много, то полная карта может медленно работать на слабом ПК, поэтому я разделил данные по округам Москвы для удобства.

properties = ['marker-color', 'iconContent', 'description']
if not os.path.exists('data'):
    os.makedirs('data')
for ao, data in df. groupby('AO'):
    geojson = df_to_geojson(data, properties)
    with open('data/' + ao + '.geojson', 'w') as f:
        json.dump(geojson, f, indent=2)

Полученные данные в формате .geojson я сохранил в папку data. В файле ВСЕ_ОКРУГА.geojson записаны данные по всем округам вместе.

geojson = df_to_geojson(df, properties)
with open('data/ВСЕ_ОКРУГА.geojson', 'w') as f:
    json.dump(geojson, f, indent=2)

ссылка на полную карту (может работать медленно) здесь.

В целом получилось не плохо, все метки внутри границ Москвы, однако, есть и несколько ошибок, как например недалеко от Сергиева Посада — Пролетарий СНТ территория (п.Вороновское), д.1 или в окрестностях Орехово-Зуево — Гаражный пер. (пос.ДСК Мичуринец, п.Внуковское), д.8/КБ/Н. (Честно говоря я бы и сам не сразу понял, где это находится)


Что хотелось сделать, но не получилось 🙁

Официальный список стартовых площадок находится здесь.

Также на карту волн реновации я хотел добавить стартовые площадки, однако это не получилось сделать. Проблема даже не в том, что нормально спарсить список не удалось, это можно было бы решить, проблема в том, что геокодер не может точно определить координаты по владению, например, Шмитовский проезд, вл. 39, Мукомольный проезд, вл. 6, или где находится этот адрес — район Южное Медведково, мкр. 1, 2, 3, корп. 38.

Таким образом единственный источник данных это официальная карта реновации (находится здесь), а как получить из неё координаты я не знаю, если кто знает, как получить координаты стартовых площадок, напишите пожалуйста в комментах.

Однако не всё так плохо и выход всё же есть — можно добавить эти метки вручную!

Видео-инструкция о том, как это сделать есть в исходном коде проекта, а также её можно посмотреть/скачать здесь.


  • Вторая версия карты получилась полной и точной, на неё удалось добавить как дома по реновации, так и стартовые площадки. Вместо геокодера я использовал данные, которые удалось спарсить пользователю PbIXTOP, за что ему большое спасибо.

Вторая версия кода wave2.ipynb (Волны московской реновации 2.0)

Волны московской реновации 2.0

import pandas as pd
import numpy as np
import json
from tabula import read_pdf
from tqdm.notebook import tqdm
import os

Адреса и локации домов по реновации

with open('renovation_address.txt') as f:
    bounded_addresses = json.load(f)
def parse_pdf_table(pages, pdf_file='prikaz_grafikpereseleniya.pdf'):
    df = read_pdf(pdf_file, pages=pages, pandas_options={'header':None})
    # удаляем не нужные строки
    df = df[~(df.iloc[:,0] == 'No п/п')]
    df['unom'] = df.iloc[:,-1].combine_first(df.iloc[:,-2])
    # оставляем только нужные колонки
    df = df.iloc[:,[1, 2, 3, -1]]
    df.columns = ['AO', 'district', 'description', 'unom']
    return df
wave_1 = parse_pdf_table('3-29') # 2020 - 2024
wave_1['wave'] = 1
wave_2 = parse_pdf_table('30-76') # 2025 - 2028
wave_2['wave'] = 2
wave_3 = parse_pdf_table('77-128') # 2029 - 2032
wave_3['wave'] = 3
unknown = parse_pdf_table('129-148')
unknown['wave'] = 0
df = pd. concat([wave_1, wave_2, wave_3, unknown], ignore_index=True)
df['marker-color'] = df['wave'].map({1:'#0ACF00',  # зеленый
                                     2:'#1142AA',  # синий
                                     3:'#FFFD00',  # жёлтый
                                     0:'#FD0006'}) # красный
df['iconContent'] = df['wave'].map({1:'1',
                                    2:'2',
                                    3:'3',
                                    0:''})
df['longitude'] = 0
df['latitude'] = 0
for i in tqdm(bounded_addresses):
    unom = i['unom']
    coordinates = i['center']['coordinates']
    df.loc[df['unom']==unom, 'longitude'] = coordinates[1]
    df.loc[df['unom']==unom, 'latitude'] = coordinates[0]
HBox(children=(FloatProgress(value=0.0, max=5152.0), HTML(value='')))
# Объеденим ТАО и НАО в ТиНАО, т.к. в стартовых площадках есть только ТиНАО
df.loc[(df['AO'] == 'ТАО') | (df['AO'] == 'НАО'), 'AO'] = 'ТиНАО'
df[df['longitude'] == 0]

AO district description unom wave marker-color iconContent longitude latitude
917 ТиНАО поселение Михайлово-Ярцевское Армейский пос. (п.Михайлово-Ярцевское), д.11 15000016 1 #0ACF00 1 0.0 0.0
918 ТиНАО поселение Михайлово-Ярцевское Армейский пос. (п.Михайлово-Ярцевское), д.13 15000015 1 #0ACF00 1 0.0 0.0
919 ТиНАО поселение Михайлово-Ярцевское Армейский пос. (п.Михайлово-Ярцевское), д.3 15000013 1 #0ACF00 1 0.0 0.0
925 ТиНАО поселение Михайлово-Ярцевское Армейский пос. (п.Михайлово-Ярцевское), д.4 15000012 1 #0ACF00 1 0.0 0.0
926 ТиНАО поселение Михайлово-Ярцевское Армейский пос. (п.Михайлово-Ярцевское), д.6 15000014 1 #0ACF00 1 0.0 0.0
4883 ТиНАО поселение Внуковское Гаражный пер. (пос.ДСК Мичуринец, п.Внуковское)… 4405823 0 #FD0006 0.0 0.0
4945 ТиНАО поселение Мосрентген Теплый Стан ул. (п.Мосрентген, в/г), д.51 20000002 0 #FD0006 0.0 0.0
4946 ТиНАО поселение Мосрентген Теплый Стан ул. (п.Мосрентген, в/г), д.52 20000003 0 #FD0006 0.0 0.0
4947 ТиНАО поселение Мосрентген Теплый Стан ул. (п.Мосрентген, в/г), д.53 20000001 0 #FD0006 0.0 0.0
4948 ТиНАО поселение Мосрентген Теплый Стан ул. (п.Мосрентген, в/г), д.85 20000000 0 #FD0006 0.0 0.0
4995 ТиНАО поселение Вороновское Пролетарий СНТ территория (п.Вороновское), д.1 20000004 0 #FD0006 0.0 0.0

Добавляем вручную дома, которые не удалось спарсить

df.loc[917, ['longitude', 'latitude']] = 37.204805, 55.385382 
df.loc[918, ['longitude', 'latitude']] = 37.205255, 55.385367 
df.loc[919, ['longitude', 'latitude']] = 37.201518, 55.385265 
df.loc[925, ['longitude', 'latitude']] = 37.201545, 55.384927 
df.loc[926, ['longitude', 'latitude']] = 37. 204151, 55.384576
df.loc[4883, ['longitude', 'latitude']] = 37.321218, 55.661308 
df.loc[4945, ['longitude', 'latitude']] = 37.476896, 55.604153 
df.loc[4946, ['longitude', 'latitude']] = 37.477406, 55.603895 
df.loc[4947, ['longitude', 'latitude']] = 37.476546, 55.602729 
df.loc[4948, ['longitude', 'latitude']] = 37.477568, 55.604659
df.loc[4995, ['longitude', 'latitude']] = 37.176806, 55.341541

Стартовые площадки

with open('start_area.txt') as f:
    end = json.load(f)
data = {
    'AO':[],
    'district':[],
    'longitude':[],
    'latitude':[],
    'description':[]
}
for i in end['response']:
    data['AO'].append(i['OKRUG'])
    data['district'] = i['AREA']
    coordinates = i['geoData']['coordinates']
    data['longitude'].append(coordinates[1])
    data['latitude'].append(coordinates[0])
    description = i['Address']
    if 'StartOfRelocation' in i:
        if i['StartOfRelocation'] is not None:
            description += '\n' + i['StartOfRelocation']
    data['description']. append(description)
df_start_area = pd.DataFrame(data)
df_start_area['marker-color'] = '#7D3E00' # коричневый цвет
df_start_area['iconContent'] = '0'
df_start_area['unom'] = None
df_start_area['wave'] = -1

Объеденяем метки домов по реновации и стартовых площадок

df = pd.concat([df, df_start_area], ignore_index=True)

Формирование карты реновации

def df_to_geojson(df, properties, lat='latitude', lon='longitude'):
    geojson = {'type':'FeatureCollection', 'features':[]}
    for _, row in df.iterrows():
        feature = {'type':'Feature',
                   'properties':{},
                   'geometry':{'type':'Point',
                               'coordinates':[]}}
        feature['geometry']['coordinates'] = [row[lon],row[lat]]
        for prop in properties:
            feature['properties'][prop] = row[prop]
        geojson['features'].append(feature)
    return geojson
properties = ['marker-color', 'iconContent', 'description']

Разделяем данные по округам.

if not os.path.exists('data'):
    os.makedirs('data')
for ao, data in df.groupby('AO'):
    geojson = df_to_geojson(data, properties)
    with open('data/' + ao + '.geojson', 'w') as f:
        json.dump(geojson, f, indent=2)

Полная карта (может работать медленно)

geojson = df_to_geojson(df, properties)
with open('data/ВСЕ_ОКРУГА.geojson', 'w') as f:
    json.dump(geojson, f, indent=2)

Выводы

В целом можно сказать, что затея удалась, однако ещё раз повторю, выводы, которые вы можете получить исходя из этих данных носят лишь примерный характер, даже в самом приказе написано, что сроки указанные в нём являются ориентировочными и могут быть скорректированы, к тому же значительное число домов пока ещё даже не распределено.


UPD 28 августа 2020

Полная карта реновации с отмеченными на ней волнами реновации и стартовыми площадками.

Спасибо пользователю PbIXTOP за данные, спарсенные с официальной карты.

ВСЕ ОКРУГА (Может работать медленно)

ВАО
ЗАО
ЗелАО
САО
СВАО
СЗАО
ТиНАО
ЦАО
ЮАО
ЮВАО
ЮЗАО


UPD 1 сентября 2020

Добавил актуальный код для формирования карты, скрыл реализацию, т. к. большинство читателей статьи интересуется только картой.

Спасибо за внимание.

кредитов на ремонт дома на Филиппинах｜TikTok Search

TikTok

Загрузить

seph_scientist

Mark Tinao l БИОЛОГ 🔬
9020

2 Ответить на gil3 04 Кредит на ремонт дома

#pagibighousingloan #pagibigloan #housingloanserye

140 лайков, 20 комментариев. Видео в TikTok от Марка Тинао l БИОЛОГ 🔬 (@seph_scientist): «Ответ на @gilbert021007 Кредит на ремонт дома #pagibighousingloan #pagibigloan #housingloanserye». ПАГИБИГ ДОМ КРЕДИТ НА УЛУЧШЕНИЕОбустройство дома Кредит все еще падает на вас — из «Ребенка Бриджит Джонс» — Элли Голдинг.

8791 просмотр|

Все еще влюбляюсь в тебя — Из «Ребенка Бриджит Джонс» — Элли Голдинг
#pagibighingloan #pagibigconstructionloan #housingloanphilippines #loanph #pagibighusing #pagibighousingloantips #pagibigfund #pagibigfinancing

4,2 тыс. лайков, 240 комментариев. Видео TikTok от Mommy Carm PH (@mommycarm): «Pagibig House Construction and Home Improvement Loan Required #housingloanph #housingloan #pagibigloan #pagibighousingloan #pagibigconstructionloan #housingloanphilippines #loanph #pagibighousing #pagibighousingloantips #pagibigfund #pagibigfinancing». Жилищный кредит Часть 3 | Требования? оригинальный звук — Мама Карм РН.

186 тыс. просмотров|

оригинальный звук — Mommy Carm PH

seph_scientist

Mark Tinao l БИОЛОГ 🔬

4 #eduwow #pagibighousingloantips # pagibighousing

417 лайков, 27 комментариев. Видео TikTok от Марка Тинао l БИОЛОГ 🔬 (@seph_scientist): «Отвечаю на основные требования @Gelo Wee для получения кредита pagibig #sephscientist #biologistontiktok #eduwow #pagibighousingloantips #pagibighousing». ТРЕБОВАНИЯ PASOK KA BA SA ДЛЯ ВЫДАЧИ БОЛЬШОГО КРЕДИТА НА ЖИЛЬЕ/УЛУЧШЕНИЕ? основные требования для выдачи крупного кредита Истории 2 — Данило Станкович.

14,2 тыс. просмотров|

Истории 2 — Данило Станкович

zydellereigh

zydellereigh

2078 в месяц только через программу жилищного кредита pagibig. Мы отремонтировали и превратили этот дом площадью 32 кв.м в дом в стиле кондо.

#pagibighousingloantips #housingloanphilippines #smallhousedesign #smallhousedesignidea #smallfamily #housingloantip 900phusingloantip 900 004

4 #pagibighingloan #pasinayahomesnaiccavite #pasinaya #pasinayahomes # pasinayahomes

5 тыс. лайков, 1,1 тыс. комментариев. Видео TikTok от zydellereigh (@zydellereigh): «2 078 в месяц только по программе жилищного кредита pagibig. Мы отремонтировали и превратили эти 32 квадратных метра в дом в стиле кондо. #smallhouseliving #smallhouseph #pagibigfinancing #pagibigloan #pagibigfund #pagibighousing #pagibighousingloan #pasinayahomesnaiccavite #pasinaya #pasinayahomes #pasinayahomes». 2078 ЕЖЕМЕСЯЧНО ПО ПРОГРАММЕ PAGIBIG ЖИЛИЩНЫЙ КРЕДИТ В ожидании сердечной боли — BLVKSHP.

178 тыс. просмотров|

В ожидании сердечной боли — БЛВКШП

миссинвест

Ча | @miss.invest на IG

Ответить на @joielao Правила жилищного кредита 🏠 #educampph #tiktokskwela #edutok #learnontiktok 900mentimanage 0005

9,7 тыс. лайков, 273 комментария. Видео TikTok от Ча | @miss.invest в IG (@missinvest): «Ответьте на Правила жилищного кредита @joielao 🏠 #educampph #tiktokskwela #edutok #learnontiktok #moneymanagementtips». Magkano ang 🏠 na kaya mong ma-alford? | 30 — 30 — 3 | Жилье 🏠 Кредитное правило | . .. Едва дыша — Грант Аверилл.

215,1 тыс. просмотров|

Едва дыша — Грант Аверилл

aikslatte

a i k s

foryoupage #fypph #renttoown #renttoownph #homeimprovement #homeimprovementonabudget #borland #minivlogph

3,8 тыс. лайков, 196 комментариев. Видео TikTok от a i k s (@aikslatte): «Отвечаю @Berna Razon извините за опоздание na 😅 #fyp #foryou #foryoupage #fypph #renttoown #renttoownph #homeimprovement #homeimprovementonabudget #borland #minivlogph». Роксана — Инструментальная — Califa Azul.

117,7 тыс. просмотров|

Roxanne — Instrumental — Califa Azul

themillennialbrokerph

The Millennial Broker

Используйте ✨КРЕДИТ✨ в своих интересах! #realestateph #homeloans #edutiktokph #themillennialbroker

644 лайков, 64 комментария. Видео TikTok от The Millennial Broker (@themillennialbrokerph): «Используйте ✨КРЕДИТ✨ в своих интересах! #realestateph #homeloans #edutiktokph #themillennialbroker». Сила ✨КРЕДИТ✨ Как прошел твой день — aAp Vision.

13,5 тыс. просмотров|

How`s Your Day — aAp Vision

reggiebartzz

Reggie Bartzz

FISHERMALL QUEZON AVE. 4-й этаж. #foryou #foryoupage #fyp #fypシ # #homecreditph #parasahomeparasalife

1,7 тыс. лайков, 56 лайков. Видео TikTok от Reggie Bartzz (@reggiebartzz): «FISHERMALL QUEZON AVE. 4th Floor. #foryou #foryoupage #fyp #fypシ ##homecreditph #parasahomeparasalife». Как подать заявку в Home Credit Loan? | не менее 1 действительного основного идентификатора | и первоначальный взнос | … оригинальный звук — lucia <3.

23,6 тыс. просмотров|

оригинальный звук — lucia
<3

alphanancyjuliet

🦋 𝓝𝓸𝓸𝓴 🦋

Готовы к более легкому процессу ипотечного кредита? Получить ипотечный кредит в крупном филиппинском банке еще никогда не было так просто! Заинтересованы? Вы можете проверить нас: Ссылка в моей биографии. #homeloansmadesimple #Nook #dreamhome #housingloan #mortgagebroker #homeloan #homeloan #fシpvir #f0004 #fypspotted #fyp

33 лайка, видео TikTok от 🦋 𝓝𝓸𝓸𝓴 🦋 (@alphanancyjuliet): «Готовы к более простому процессу получения ипотечного кредита? Получение ипотечного кредита от крупного филиппинского банка никогда не было таким простым! Вы можете проверить нас: Ссылка в моей биографии. Нажмите на ссылку в моем Био, чтобы узнать больше. Как испытать легкий процесс жилищного кредита? оригинальный звук — 🦋𝓝𝓪𝓫𝓲🦋 — 🦋 𝓝𝓸𝓸𝓴 🦋.

4055 просмотров|

оригинальный звук — 🦋𝓝𝓪𝓫𝓲🦋 — 🦋 𝓝𝓸𝓸𝓴 🦋

zydellereigh

zydellereigh

RUSH PASALO!

свежий na fresh bagong gawa namin.🙂

Недавно улучшенный и отремонтированный
3,025 Ежемесячная амортизация
2 года оплачено
28 лет осталось kay Pagibig
Обновлены все сборы Can
Перед главной дорогой 338 Meralco 9028 дом
32 кв.м.
NAIC, CAVITE местоположение

Закрытая
плитка buong первый этаж
виниловая плитка лестница и этаж второй
3 комнаты pwede прачечная yung isang room
раздвижные окна
замененная раковина и душ дверные ручки
Pinalitan lahat ng ilaw
Coblight
Штыревые светильники
Бесплатная встроенная плита
Бесплатная вытяжка

👉PM SA CASHOUT

#smallhouseph #smallhouseliving #smallhouses #smallhousedesign #smallhouse #housingloanphilippines #pagibigfinancing #pagibighousingloan

9 0bighousingloan 003g9004

pagibighousingloantips #pagibigfund #pagibigconstructionloan #housingloan #housingloanmortgage #smallhousedesignidea #smallhousefloorplan #smallhousetour #smallfam #smallfamily #pasinaya #pasinayahomesnaiccavite #pasinayahomes #pasinayawest #900nayanaiccavite 3 900nayanaiccavite 004 #naiccavite💋❤️😍😘 #bahaypasalo #pagibig # pagibigfund #pagibigfinancing #pagibigloan

647 лайков, 169 комментариев. Видео в TikTok от zydellereigh (@zydellereigh): «RUSH PASALO! свежий и свежий багонг гава намин.🙂 Недавно улучшенный и отремонтированный 3025 Ежемесячная амортизация Выплачено 2 года Осталось 28 лет. перед домом 32 кв.м. NAIC, CAVITE местоположение Плитка с воротами buong первый этаж виниловая плитка лестница и buong второй этаж 3 комнаты pwede прачечная комната yung isang Раздвижные окна Заменены раковина и душ Пиналитан плитка buong CR Пиналитан плитка buong lababo Подъемные и нижние кухонные шкафы Пиналитан все дверные ручки Pinalitan lahat ng ilaw Coblight Штыревые светильники Бесплатная встроенная печь Бесплатная вытяжка 👉PM SA CASHOUT идея дизайна торгового центра #smallhousefloorplan #smallhousetour #smalfam #smalfamily #pasinaya #pasinayahomesnaiccavite #pasinayahomes #pasinayawest #pasinayanaiccavite #naiccavite #naiccavite💋❤️😍😘 #bahaypasalo #pagibig #pagibigfund #pagibigfinancing #pagibigloan». СРОЧНО НА ПРОДАЖУ BAHAY PASALO В NAIC CAVITE 3025 ЕЖЕМЕСЯЧНЫХ АМОРТИЗАЦИЙ KAY PAGIBIG оригинальный звук — zydellereigh.

62,5 тыс. просмотров|

оригинальный звук — zydellereigh

    Регион Альпухарра — Exclusive Granada

    Природные парки Озера Деревни Музеи Гастрономия Праздники Деятельность Размещение

    Более высокая Альпухарра по большей части расположена в Национальном и природном парке Сьерра-Невада. Итак, чтобы чтобы насладиться красотой этих гор у вас есть много возможностей. В природном парке расположены следующие деревни: Ланхарон, Каньяр, Сопортухар, Бубион, Пампанейра, Капилейра, Португос, Бускистар, Тревелес, Джувилес, Берчулес, Альпухарра-де-ла-Сьерра, Валор и Невада. Нижняя Альпухарра расположен между Сьерра-Невадой и побережьем и образован горным хребтом Ла-Контравьеза. Обе горы предлагают туристам обозначенные маршруты для пеших прогулок и катания на горных велосипедах. Это даже можно открыть для себя природу верхом на лошади, путешествуя из деревни в деревню или пересекая Сьерра-Неваду с севера на юг к ее самой высокой вершине Мулхальсен.


    Этот регион был населен финикийцами и римлянами, но восемь веков арабского владычества дали им свою своеобразную архитектуру, свою оросительную систему, свои «тинао», свою кухню и даже его название. Он был изолирован и имел труднодоступный доступ на протяжении веков, но теперь есть две хорошие подъездные дороги, хотя и с большим количеством поворотов. Крутая земля сохранила себя почти нетронутый и многие деревни являются музеями под открытым небом. Многие дома нежилые, потому что люди уехали в поисках работы. В последние годы иностранцы покупают эти дома и ремонтируют их чтобы наслаждаться ими во время отпуска.


    Эти деревни поразили всех своим очарованием. Педро Антонио де Аларкон посвятил им свою первую книгу о путешествиях на испанском и испанском языках. Джеральд Бреннан рассказал нам о своих достоинствах в Аль-сюр-де-Гранада. Для Федерико Гарсиа Лорки это была «страна ниоткуда». Танцы и песни составляют важную часть богатого фольклора и родовая традиция. Праздники мавров и христиан отмечаются во многих местах, но одним из самых оригинальных проявлений района являются Трово из Ла-Альпухарры. В этих Трово два Троверо по очереди поют, импровизируя ответ в соответствии с тем, что спел другой. (Источник: Patronato Provincial de Turismo de Granada).

    Историческое место занимает общую площадь 143 км2 в центральной части региона Альпухарра в Гранаде. Он распространяется в основном через муниципалитеты Ла-Таха, Португос, Бускистар, Кастарас, Хувилес, Лобрас, Берчулес, Кадиар, Альмехихар и Торвизкон, но также затрагивая более или менее обширно Trevelez, Murtas, Альбондон, Рубите, Полопос, Орхива, Турон, Бубион и Капилейра. Он состоит из 32 областей или объявленных элементов BIC (культурная собственность) общей площадью 711 га и обширной зоны охраны окружающей среды, охватывающей 13 574 га.

    В городе Оргива климат умеренно теплый. Дождь в Оргиве выпадает в основном зимой, а летом дождей относительно мало. Это место классифицируется Кеппеном и Гейгером как Csa. среднегодовая температура 16,6 °С. Среднегодовое количество осадков составляет 358 мм. Самый сухой месяц — июль, с 3 мм осадков. В декабре количество осадков достигает своего пика, в среднем 50 мм. Самый теплый месяц года — август со средней температурой 25,2 °C. В 90,2 ° C в среднем, январь — самый холодный месяц в году. (Источник: Climate-Data.org)

    В городе Тревелес климат умеренно теплый. Зимой осадков выпадает гораздо больше, чем летом. Этот климат считается Csb согласно классификации климата Кеппен-Гейгера. Среднегодовая температура составляет 11,4 °C. Ежегодно выпадает около 628 мм осадков. Самый сухой месяц — июль, с 12 мм осадков. Большинство осадков выпадает в марте, в среднем 77 мм. Самый теплый месяц года – июль со средней температурой 21,7 °C. В январе средняя температура составляет 3,4 °C. Это самая низкая средняя температура в целом. год. (Источник: Climate-Data.org)


    Кухня Альпухарреньи основана на разнообразии и богатстве местных продуктов, таких как фрукты и овощи, крупы, козлята, миндаль, кукуруза, чеснок, фенхель, мед, стручковая фасоль. Он имеет простой, натуральная и вкусная кухня с разнообразием местных блюд, что делает эту качественную еду alpujarreña привлекательной для тех, кто приезжает в регион в целом. Типичные блюда стоят на коленях горшочек, каша «Жженый чеснок» и колоранская каша, бульон guisaillo Matanzas, суп из каштанов, пончики… и разнообразные вкусные мавританские сладости.

    Наряду с этими местными блюдами свинина является основным продуктом, популярность ритуального забоя в Альпухарре показывает его важность для производства ветчины и колбас. Для сладкого щипца, Муслим наследие представлено в выпечке Alpujarra, с широким выбором на выбор: пирожные, миндальные соплилло, хлеб с инжиром, пончики, вкусные меренги или пончики с вином. Все эти вкусные блюда часто сопровождающие их становятся более ароматными и крепкими с отличными винами, произведенными в основном в Contraviesa.

    Альпухарра расположена между Сьерра-Невадой, хребтом Лухар и хребтом Гадор. Он ведет к Средиземному морю от Мулхасена, самой высокой вершины Пиренейского полуострова. Его ландшафт грубый, но красочный, его орография разбросана оврагами, каньонами и долинами, где расположены деревни этого района. Гуадальфео Река делит Альпухарру в продольном направлении на две части; Верхняя Альпухарра и Нижняя Альпухарра. Верхняя Альпухарра лежит на южной стороне Сьерра-Невады, где мы можем найти красивые деревни, такие как Берчулес, Бускистар, Бубион, Жювилес-о-Еген. Нижняя Альпухарра образована Ла Контравьеса, где мы можем найти своеобразные деревни, такие как Лухар, Сорвилан и Альбондон среди прочих.